基于BP神经网络的云制造系统图像资源智能识别

摘要

由大量异构资源构成的制造云池是云制造系统的核心部分,为了满足云用户的实时任务需求,制造云池中的制造资源也应处于动态更新中;为了满足这一要求,文章将BP人工神经网络算法应用于制造云池中来对图像类资源信息进行智能识别、分类,以不同的取色方案和不同的几何形状参数为特征量来对网络进行学习、训练,以机械零部件图为例进行实验验证,实现了对图像资源的智能分类存储;并对齿面故障诊断识别进行了初步定性的研究.智能算法的引入将提高云制造系统平台的运行效率,并且更具智能性,使得云制造的特点得到更加充分展现.